#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

# 在程序运行的过程中，所有的变量都是在内存中，比如，定义一个dict：
# d = dict(name='Bob', age=20, score=88)

# 可以随时修改变量，比如把name改成'Bill'，
# 但是一旦程序结束，变量所占用的内存就被操作系统全部回收。
# 如果没有把修改后的'Bill'存储到磁盘上，
# 下次重新运行程序，变量又被初始化为'Bob'。

# 我们把变量从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，
# 在Python中叫pickling，
# 在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，
# 都是一个意思。
 
# 序列化之后，就可以把序列化后的内容写入磁盘，或者通过网络传输到别的机器上。
 
# 反过来，把变量内容从序列化的对象重新读到内存里称之为反序列化，即unpickling。
 
# Python提供了pickle模块来实现序列化。
 
# 首先，我们尝试把一个对象序列化并写入文件：

import pickle
d=dict(name='Bob',age=20,score=88)
pickle.dumps(d)
# b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\x00ageq\x01K\x14X\x05\x00\x00\x00scoreq\x02KXX\x04\x00\x00\x00nameq\x03X\x03\x00\x00\x00Bobq\x04u.'

# pickle.dumps()方法把任意对象序列化成一个bytes，
# 然后，就可以把这个bytes写入文件。
# 或者用另一个方法pickle.dump()直接把对象序列化后写入一个file-like Object：
f=open('dump.txt','wb')
pickle.dump(d,f)
f.close()

# 看看写入的dump.txt文件，一堆乱七八糟的内容，
# 这些都是Python保存的对象内部信息。

# 当我们要把对象从磁盘读到内存时，可以先把内容读到一个bytes，
# 然后用pickle.loads()方法反序列化出对象，
# 也可以直接用pickle.load()方法从一个file-like Object中直接反序列化出对象。
# 我们打开另一个Python命令行来反序列化刚才保存的对象：
f=open('dump.txt','rb')
d=pickle.load(f)
f.close()
print(d)
# {'name': 'Bob', 'age': 20, 'score': 88}

# 变量的内容又回来了！

# 当然，这个变量和原来的变量是完全不相干的对象，它们只是内容相同而已。

# Pickle的问题和所有其他编程语言特有的序列化问题一样，
# 就是它只能用于Python，并且可能不同版本的Python彼此都不兼容，
# 因此，只能用Pickle保存那些不重要的数据，不能成功地反序列化也没关系。



# JSON
# 如果我们要在不同的编程语言之间传递对象，就必须把对象序列化为标准格式，
# 比如XML，但更好的方法是序列化为JSON，
# 因为JSON表示出来就是一个字符串，
# 可以被所有语言读取，也可以方便地存储到磁盘或者通过网络传输。
# JSON不仅是标准格式，并且比XML更快，
# 而且可以直接在Web页面中读取，非常方便。

# JSON表示的对象就是标准的JavaScript语言的对象，
# JSON和Python内置的数据类型对应如下：

# JSON类型	Python类型
# {}	        dict
# []	        list
# "string"	    str
# 1234.56	    int或float
# true/false	True/False
# null	        None

# Python内置的json模块提供了非常完善的Python对象到JSON格式的转换。
# 我们先看看如何把Python对象变成一个JSON：
import json
d=dict(name='Bob',age=20,score=88)
json.dumps(d)
# {"name": "Bob", "age": 20, "score": 88}

# dumps()方法返回一个str，内容就是标准的JSON。
# 类似的，dump()方法可以直接把JSON写入一个file-like Object。

# 要把JSON反序列化为Python对象，用loads()或者对应的load()方法，
# 前者把JSON的字符串反序列化，后者从file-like Object中读取字符串并反序列化：
json_str = '{"age": 20, "score": 88, "name": "Bob"}'
json.loads(json_str)
# {'age': 20, 'score': 88, 'name': 'Bob'}

# 由于JSON标准规定JSON编码是UTF-8，
# 所以我们总是能正确地在Python的str与JSON的字符串之间转换。



# JSON进阶
# Python的dict对象可以直接序列化为JSON的{}，
# 不过，很多时候，我们更喜欢用class表示对象，
# 比如定义Student类，然后序列化：
import json
class Student(object):
    def __init__(self,name,age,score):
        self.name=name
        self.age=age
        self.score=score

s=Student('Bob',20,88)
# print(json.dumps(s))

# 运行代码，毫不留情地得到一个TypeError：
# Traceback (most recent call last):
#   ...
# TypeError: <__main__.Student object at 0x10603cc50> is not JSON serializable

# 错误的原因是Student对象不是一个可序列化为JSON的对象。

# 如果连class的实例对象都无法序列化为JSON，这肯定不合理！

# 别急，我们仔细看看dumps()方法的参数列表，
# 可以发现，除了第一个必须的obj参数外，
# dumps()方法还提供了一大堆的可选参数：

# https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps

# 这些可选参数就是让我们来定制JSON序列化。
# 前面的代码之所以无法把Student类实例序列化为JSON，
# 是因为默认情况下，dumps()方法不知道如何将Student实例变为一个JSON的{}对象。

# 可选参数default就是把任意一个对象变成一个可序列为JSON的对象，
# 我们只需要为Student专门写一个转换函数，再把函数传进去即可：
def student2dict(std):
    return{
        'name':std.name,
        'age':std.age,
        'score':std.score
    }

# 这样，Student实例首先被student2dict()函数转换成dict，
# 然后再被顺利序列化为JSON：
print(json.dumps(s,default=student2dict))
# {"name": "Bob", "age": 20, "score": 88}

# 不过，下次如果遇到一个Teacher类的实例，照样无法序列化为JSON。
# 我们可以偷个懒，把任意class的实例变为dict：
print(json.dumps(s,default=lambda obj:obj.__dict__))

# 因为通常class的实例都有一个__dict__属性，它就是一个dict，用来存储实例变量。
# 也有少数例外，比如定义了__slots__的class。

# 同样的道理，如果我们要把JSON反序列化为一个Student对象实例，
# loads()方法首先转换出一个dict对象，
# 然后，我们传入的object_hook函数负责把dict转换为Student实例：
def dict2student(d):
    return Student(d['name'],d['age'],d['score'])

# 运行结果如下：
json_str='{"age":20,"score":88,"name":"Bob"}'
print(json.loads(json_str,object_hook=dict2student))
# <__main__.Student object at 0x000001CD92D113C8>

# 打印出的是反序列化的Student实例对象。



# 小结
# Python语言特定的序列化模块是pickle，
# 但如果要把序列化搞得更通用、更符合Web标准，就可以使用json模块。

# json模块的dumps()和loads()函数是定义得非常好的接口的典范。
# 当我们使用时，只需要传入一个必须的参数。
# 但是，当默认的序列化或反序列机制不满足我们的要求时，
# 我们又可以传入更多的参数来定制序列化或反序列化的规则，
# 既做到了接口简单易用，又做到了充分的扩展性和灵活性。



# 练习
# 对中文进行JSON序列化时，json.dumps()提供了一个ensure_ascii参数，
# 观察该参数对结果的影响：
# import json
# obj = dict(name='小明', age=20)
# s = json.dumps(obj, ensure_ascii=True)
# print(s)



import json
obj = dict(name='小明', age=20)
s = json.dumps(obj, ensure_ascii=True)
print(s)





